王晔明：行为经济学视角下金融黑灰产业链对金融消保工作影响研究

在金融深度逐步提升、金融科技迅速演进的背景下，金融市场复杂性和金融产品多样性达到空前高度。然而，我国金融业发展带来的深层次结构性问题，也导致金融领域黑、灰色产业链（以下简称金融黑灰产）逐渐露头。金融黑灰产主要指从事一系列非法或不正当活动的团伙及个人，其存在不仅扰乱了金融市场正常秩序，更对金融消费者合法权益构成严重威胁。

近年来，金融监管部门、行业自律组织及各金融机构均在打击金融黑灰产、保护金融消费者合法权益方面做出有益的探索，《反洗钱法》等法律法规通过规定金融机构可疑交易报告制度等措施，强化了对金融黑灰产团伙非法资金流动的监控和打击。公安机关开展“断卡行动”等专项打击行动，切断非法资金流动渠道，有力打击了金融黑灰产。中国银行业协会和中国互联网金融协会自2023年以来出台多项自律规范文件，统一金融黑灰产的识别标准，相关治理工作已初见成效。

然而，囿于信息不对称等因素，相关领域的理论研究滞后于行业实践，国内外学者对金融黑灰产的研究主要集中在其特征、成因和影响等方面，缺乏较为深入的实证分析和跨学科的综合研究，叠加中外之间在金融监管体系、市场环境和文化背景等方面存在显著差异，现有研究往往未能充分考虑上述因素对金融黑灰产业链的影响，亦较少有学者基于行为经济学相关理论，针对金融黑灰产的系统规范整治开展研究。

金融黑灰产业链的概念界定及成因

金融黑灰产是一个较为宽泛的概念，涵盖了从传统的非法金融活动如地下钱庄、非法集资，到现代网络金融欺诈、加密货币洗钱等一系列行为。此类活动共同构成一个庞大的非法或处于违法边缘地带的金融生态系统，其本质在于利用金融市场漏洞和消费者心理偏差，攫取巨额的非法利益。金融黑灰产存在三个典型特征。

一是行为性质的非法性。金融黑灰产的非法性是其最本质的特征。其从事的活动一般违反国家法律法规，如未经许可的金融交易、欺诈性投资承诺、洗钱行为等明确违法行为，也有“代理维权”“反催收联盟”等处于灰色地带的活动。上述活动不仅破坏了金融市场的公平竞争环境，也损害了经济社会的法治基础。一些金融黑灰产团伙运用特定的话术诓骗金融消费者，涉嫌虚假诉讼、伪造国家机关印章及侵犯公民个人信息，在消耗金融资源、行政资源及司法资源的同时，严重侵害了消费者合法权益，给金融业带来较大的声誉风险。例如，部分非法职业代理与一些贷款中介勾结，打着“反催收”的幌子诱导负债的信用卡消费者重复套取其他平台贷款，看似实现了借新债还旧债，实质上背负了更重的债务负担。

二是行为实施的隐蔽性。为了逃避行政监管和刑事打击，金融黑灰产相关活动往往采取高度隐蔽的运作方式，利用加密通信技术、匿名交易系统、虚假身份等手段，金融黑灰产能够在金融消费者和监管部门难以察觉的情况下开展资金转移、信息窃取等非法活动。行为实施的隐蔽性不仅加剧了金融监管和司法打击的难度，也使消费者难以准确识别和防范。金融黑灰产的隐蔽性还体现在其运作方式的非正规性和信息的不透明性上。在实践中，金融黑灰产往往隐藏在维权消费者背后，以设置“马甲”等形式避免直面金融监管部门，通过非正规渠道进行资金转移和信息传递，利用加密技术和匿名交易系统来掩盖其真实的非法目的。同时，金融黑灰产团伙中的个人也往往采取各类技术手段来隐藏其身份和行踪，以避免被金融监管部门和公安机关发现。金融黑灰产相关活动的隐蔽性导致其长期游离于金融生态边缘运作，对金融市场稳定和消费者合法权益造成巨大威胁。

三是行为打击处理的挑战性。金融黑灰产的内部结构和运作机制较为复杂，产业链条中的各环节相互依存、相互勾结，形成特殊的利益关系和信息传递机制，共同构成一个错综复杂的网络结构。同时，黑灰产业链也往往以看似合法的实体开展经营活动，常常与律师正常的民事代理行为等合法行为交织，甚至借助短视频平台及社交媒体平台，将非法职业代理活动包装成为“征信修复”“债务逾期协商”等实现引流目的，最终通过重复缠访缠诉来实现其非法目的，也迫使监管部门和金融机构不得不投入大量人力、物力对信访投诉进行甄别，挤占了解决消费者真实合理诉求的资源，使得其更加难以被区分和识别。然而，当前在法理层面对于金融黑灰产的界定仍较为模糊，在司法审判实践中对于相关违法行为的法律适用、定罪量刑缺乏统一的裁判标准。公安机关在取证、定性、追踪资金流向等方面面临重重困难，叠加金融黑灰产涉及的金融产品和服务种类繁多，难以被全面识别和有效打击。

消费者与金融黑灰产互动行为的经济学理论解释

行为经济学强调个体在决策过程中的心理偏差和行为模式对金融市场的影响，为理解金融黑灰产提供了新的理论视角。金融消费者与金融黑灰产双向互动行为中，消费者的心理偏差和行为模式异化往往成为金融黑灰产得以滋生和蔓延的重要风险因素。

前景理论解释

前景理论（Prospect Theory）是行为经济学中研究非理性行为的重要理论之一，可用于解释决策者在面对不确定性和风险时的决策行为。前景理论解释了部分金融消费者在面对风险与收益决策时表现出的非理性行为，即倾向于高估小概率的积极结果（如高额回报）而低估相同概率的消极结果（如本金损失）。具体而言，对于部分判断能力较低的消费者，由于其本身缺乏相应的基础金融及法律知识，难以对于金融黑灰产的不当维权行为形成全面的认知，故在较大程度上听从于金融黑灰产指使；而对于另一部分具备一定判断能力的消费者，心理偏差则导致金融黑灰产能够在消费者本已对风险有所预知的前提下仍低估风险，利用其贪婪心理开展非法金融活动，通过夸大收益、隐瞒风险等手段吸引其参与。以非法集资案件为例，在金融黑灰产的操纵之下，消费者往往受到高收益的诱惑而忽视潜在的本金损失风险。

前景理论同样可用于解释信用卡、人身保险等领域的不法中介“代理维权”乱象，由于个体在评估潜在的收益和损失时，往往表现出非对称的心理反应，即对损失的厌恶远大于对同等收益的喜好，在不法中介“代理维权”的诱导下，消费者面对金融黑灰产所承诺的“逃废债”“征信修复”等回报时，极有可能因过度关注避免损失而忽略实际的风险，从而导致非理性的决策。金融黑灰产通过设定不切实际的期望，改变了消费者的参照点，利用消费者对小概率积极结果的高估和对消极结果的低估，结合框架效应带来的心理偏差和情绪影响，使消费者易被金融黑灰产的夸大宣传所诱导，进而参与不当维权活动。最终，这种基于前景理论解释的决策偏差不仅可能引发消费者自身的经济损失，还可能对金融机构的正常经营造成严重冲击，形成较大的声誉风险，最终造成对负债人群和金融机构“双重收割”的局面。

自我效能感理论解释

自我效能感（Self-Efficacy）指个体在执行特定任务时对自身能力的评估，在金融黑灰产业链与消费者的复杂互动中，自我效能感理论可用于解释消费者如何在非法职业代理团伙和“反催收联盟”等金融黑灰产的影响下做出决策。

首先，金融黑灰产通过精心策划的社交信息传播，提升消费者对其的自我效能感。金融黑灰产往往广泛宣传对抗金融机构的“成功案例”，在消费者心中锚定一个强大的代理形象，形成“锚定效应”，策略性的信息传播改变了消费者的参照点，导致消费者面临财务问题时倾向于选择借助金融黑灰产处理。其次，自我效能感的提升导致消费者在决策过程中出现了“损失厌恶”和“框架效应”。在面临潜在的财务损失或法律纠纷时，消费者往往更倾向于选择承诺能够避免损失或带来快速解决方案的处理方案，而忽视与之相伴的更高的风险。此外，金融黑灰产还利用消费者的“过度自信”心理，让消费者高估自身通过非正常手段解决问题的能力，从而诱导消费者采取违法违规行动。从行为经济学的角度来看，这类金融黑灰产成功地操纵了消费者的自我效能感，导致其在决策过程中偏离了最优决策路径，不仅对消费者个人财产安全构成严重威胁，也极有可能新增违法风险。

从众效应与“信息瀑布”理论解释

在信贷市场政策变动的环境中，从众效应（Conformity Effect）与“信息瀑布”（Information Cascade）理论可以提供对消费者决策过程中群体影响的解释。从众效应描述了个体在群体压力或感知到的规范下，倾向于采纳与群体一致的行为或信念。“信息瀑布”理论则阐释了在决策序列中，个体可能会忽略自己的私有信息，转而仅仅基于他人的行为来做出决策，在不确定性较高的环境中尤甚。例如，在房地产市场政策调整的背景下，部分房贷消费者面临房贷利率未随市场利率同步下调的情形，政策差异可能激发其的不公平感和相对剥夺感，在负面情绪驱动下，房贷消费者更容易受到从众效应影响，在缺乏独立信息或判断的情况下，可能模仿其他消费者行动。当一小部分消费者在金融黑灰产操纵下，建立维权群体并采取集体行动时，其他消费者可能会在未对行动的有效性或潜在风险充分评估情况下，受从众心理驱使而跟随开展统一行动。

“信息瀑布”理论对于金融消费者行为提供了进一步的解释，随着越来越多消费者加入维权行动，后加入的消费者可能会观察到先行者行为并将其作为决策依据，从而忽略了自身的个人财务状况等特征性信息。这类基于他人行为的决策模式可能导致理性分析的缺失，并在消费者群体中形成一种自我强化的非理性行为模式。不法分子利用从众效应和“信息瀑布”理论，通过制造舆论和引导集体行动，不仅扩大了自身影响力，还在消费者中制造了一种基于模仿的集体反应。理解从众效应和信息瀑布理论对于揭示金融黑灰产的运作机制，制定针对性治理措施具有重要的理论和实践意义。

金融黑灰产系统治理思路框架

当前，我国针对金融黑灰产的治理仍处于初步探索过程中，亟待形成一套较为完善的治理体系，形成涵盖行为监测、溯源治理等环节的全链条治理模式。

一是完善行为监测与风险预警体系。可建立覆盖全行业的动态金融风险评估体系，实时捕捉金融市场的微观变化，通过行为分析、模式识别等前沿技术，预测并识别潜在的非法金融活动，金融机构在行为监测方面，可通过应用数据分析技术和机器学习算法，实现对异常行为的实时监控和深度分析，依托科技赋能，实时捕捉交易频率、金额等传统指标异动，辅之以用户行为模式分析、社交网络关联分析等手段，识别潜在的欺诈行为或高风险行为，加大对非本人投诉的识别力度。此外，金融机构也有必要主动开发智能信访投诉处理系统，利用自然语言处理（NLP）技术，提高对投诉信息的自动分类和情感分析能力，有效提升信访投诉处理效率和客户满意度。

本文编辑：杨静雯